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  <title>mongo 分布式集群架构设计 | 冬天里的小木屋</title>
  






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        <div class="site-author animated" itemprop="author" itemscope itemtype="http://schema.org/Person">
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  <article itemscope itemtype="http://schema.org/Article" class="post-block" lang="zh-CN">
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    <span hidden itemprop="author" itemscope itemtype="http://schema.org/Person">
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      <header class="post-header">
        <h1 class="post-title" itemprop="name headline">
          mongo 分布式集群架构设计
        </h1>

        <div class="post-meta">
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                <i class="far fa-calendar"></i>
              </span>
              <span class="post-meta-item-text">发表于</span>

              <time title="创建时间：2018-12-08 10:19:10" itemprop="dateCreated datePublished" datetime="2018-12-08T10:19:10+08:00">2018-12-08</time>
            </span>
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              </span>
              <span class="post-meta-item-text">分类于</span>
                <span itemprop="about" itemscope itemtype="http://schema.org/Thing">
                  <a href="/categories/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/" itemprop="url" rel="index"><span itemprop="name">数据库</span></a>
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      </header>

    
    
    
    <div class="post-body" itemprop="articleBody">
        <h2 id="背景介绍"><a href="#背景介绍" class="headerlink" title="背景介绍"></a>背景介绍</h2><blockquote>
<p>我们的项目是收集Internet上所有开放端口的信息，包括banner，OS，service，protocol，ssl证书，
如果是web服务，还会有http head, titile以及cms识别等信息。对结果信息的查询主要方式根据
server,service,http header, banner等信息来查询ip + port。举个例子：你发现了nginx的零day漏洞，这个时候
你想去验证下，或者是干点啥其他的一些不可描述的事，你首先得找哪些ip的哪个端口提供了这样的服务对吧，
这样你才有了目标。这样你就需要根据http server 来查询ip + port。   </p>
<blockquote>
<p>题外话当然我们做这个不是为了干不可描述的事，我们的同类产品有：<a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.zoomeye.org/">钟馗之眼</a> 、<a target="_blank" rel="noopener" href="https://www.shodan.io/">shaodan</a>
这些被称为网络空间搜索引擎。  </p>
</blockquote>
<p>全球有40多亿个公网IP，每个IP上按照3个开放端口去计算的话，再考虑到数据的备份，以及历史记录，
数据量妥妥的达到了百亿量级。</p>
</blockquote>
<a id="more"></a>
<h3 id="为什么选择MongoDB"><a href="#为什么选择MongoDB" class="headerlink" title="为什么选择MongoDB"></a>为什么选择MongoDB</h3><ul>
<li>最主要的原因是我们的表结构不明确。在传统的数据库中，当数据表达到一定的数量级时，
要想增加一个字段是非常痛苦的，性能有个明显的降级。MongoDB是文档型数据库，添加一个新字段不会对旧表产生影响，
再大的数据量，过程都非常的快。</li>
<li>MongoDB内建的分片功能非常方便强大。在传统的数据库中，可能需要做计划任务去切表，相对来说比较麻烦，容易出错。  </li>
<li>因为我们的数据之间的关系，我们不需要将数据拆分到多个表中，然后加上关联，直接查询速度更快。 </li>
<li>MongoDB 使用类似json的语法:BSON。这种语法对于我们已有的架构来说是一个很舒服的交互方式。  </li>
</ul>
<blockquote>
<p><em>总结起来就是我们需要很好的扩展性，包括对表结构的扩展和对数据量的扩展, MongoDB很好的满足了我的需求。</em></p>
</blockquote>
<h2 id="MongoDB分布式应用原理"><a href="#MongoDB分布式应用原理" class="headerlink" title="MongoDB分布式应用原理"></a>MongoDB分布式应用原理</h2><p> MongoDB集群包括一定数量的mongod（分片存储数据）、mongos（路由处理）、config server（配置节点）、clients（客户端）、arbiter（仲裁节点：为了选举某个分片存储数据节点那台为主节点）。  </p>
<p><img src="yuanli.png"></p>
<ul>
<li>shards：一个shard为一组mongod，通常一组为两台，主从或互为主从，这一组mongod中的数据是相同的，具体可见《mongodb分布式之数据复制》。
数据分割按有序分割方式，每个分片上的数据为某一范围的数据块，故可支持指定分片的范围查询，这同google的BigTable 类似。
数据块有指定的最大容量一旦某个数据块的容量增长到最大容量时，这个数据块会切分成为两块；
当分片的数据过多时，数据块将被迁移到系统的其他分片中。另外，新的分片加入时，数据块也会迁移。 </li>
<li>mongos：可以有多个，相当于一个控制中心，负责路由和协调操作，使得集群像一个整体的系统。mongos可以运行在任何一台服务器上，
有些选择放在shards服务器上，也有放在client 服务器上的。mongos启动时需要从config servers上获取基本信息，
然后接受client端的请求，路由到shards服务器上，然后整理返回的结果发回给client服务器。 </li>
<li>config server：存储集群的信息，包括分片和块数据信息。主要存储块数据信息，
每个config server上都有一份所有块数据信息的拷贝，以保证每台config server上的数据的一致性。 <h2 id="MongoDB-副本集加分片部署方式"><a href="#MongoDB-副本集加分片部署方式" class="headerlink" title="MongoDB 副本集加分片部署方式"></a>MongoDB 副本集加分片部署方式</h2>这里以三台服务器为例，利用MongoDB的副本集和分片功能设计一个互相备份的Mongo集群。  </li>
</ul>
<table>
<thead>
<tr>
<th>Server1</th>
<th>Server2</th>
<th>Server3</th>
</tr>
</thead>
<tbody><tr>
<td>Mongos:27017</td>
<td>mongos:27017</td>
<td>mongos:27017</td>
</tr>
<tr>
<td>config server:27018</td>
<td>config server:27018</td>
<td>config server:27018</td>
</tr>
<tr>
<td>shard server1:27019 主节点</td>
<td>shard server1:27019 副节点</td>
<td>shard server1:27019 副节点</td>
</tr>
<tr>
<td>shard server2 :27020副节点</td>
<td>shard server2:27020 主节点</td>
<td>shard server2 :27020副节点</td>
</tr>
<tr>
<td>shard server3:27021 副节点</td>
<td>shard server3:27021 副节点</td>
<td>shard server3:27021 主节点</td>
</tr>
<tr>
<td>集群的部署配置对客户端来说是无感知的，连接这三台中的任意一台27017端口都一样，所有的插入查询操作都跟单台无异。</td>
<td></td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td>包括后面的集群的拓展，可以添加到5台，100台，对客户端来说是没有任何影响的。</td>
<td></td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td>这三台集群是互相备份的，任何一台都有完整的数据，任意挂掉两台机器都不会造成数据的丢失和业务的中断。同时又是分片的，数据并不在同一个库中。</td>
<td></td>
<td></td>
</tr>
</tbody></table>
<p><em>具体的配置方法以及配置文件见我的<a target="_blank" rel="noopener" href="https://gitee.com/wanglong_kevin/mongo">gitee</a></em></p>

    </div>

    
    
    

      <footer class="post-footer">
          <div class="post-tags">
              <a href="/tags/mongo/" rel="tag"># mongo</a>
              <a href="/tags/%E6%9E%B6%E6%9E%84/" rel="tag"># 架构</a>
          </div>

        

          <div class="post-nav">
            <div class="post-nav-item">
                <a href="/2018/12/01/markdown/" rel="prev" title="markdown 基本语法记录">
                  <i class="fa fa-chevron-left"></i> markdown 基本语法记录
                </a>
            </div>
            <div class="post-nav-item">
                <a href="/2018/12/15/IP-QOS-DSMARK/" rel="next" title="IP QoS 之DSMARK">
                  IP QoS 之DSMARK <i class="fa fa-chevron-right"></i>
                </a>
            </div>
          </div>
      </footer>
    
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      const activeTab = document.querySelector(`a[href="#comment-${activeClass}"]`);
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    </div>
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  &copy; 
  <span itemprop="copyrightYear">2020</span>
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    <i class="user"></i>
  </span>
  <span class="author" itemprop="copyrightHolder">Kevin</span>
</div>
  <div class="powered-by">由 <a href="https://hexo.io/" class="theme-link" rel="noopener" target="_blank">Hexo</a> & <a href="https://theme-next.js.org/" class="theme-link" rel="noopener" target="_blank">NexT.Gemini</a> 强力驱动
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